Valoración de la Validez

Transcripción

1 Validez

2 Ensayos Clínicos: La población de estudio, La intervención El resultado de interés. Aleatorización adecuada (ocultación de la secuencia) Control de sesgos (enmascaramiento). Seguimiento completo (menos del 20% de pérdidas) Análisis correcto: Análisis por intención de tratar Control de covariables no equilibradas con la aleatorización.

3 Estudios de valoración de pruebas diagnósticas: Escenario clínico (Población) de aplicación. Prueba diagnóstica (descripción completa) Diagnóstico de referencia (Válido) Muestra representativa. Comparación independiente (evitar sesgo de revisión) Control de sesgos de incorporación (prueba incorporada al patrón de referencia) y verificación diagnóstica (realización del patrón de referencia condicionada al resultado de la prueba) Análisis correcto (datos que permitan calcular indicadores de validez).

4 Estudios de valoración de modelos predictivos: Escenario clínico (Población) de aplicación. Variables predictivas (válidas, precisas, accesibles y clínicamente importantes) Patrón de referencia (Válido) Muestra de pacientes adecuada (emplazamiento; criterios de inclusión y exclusión; tamaño muestral suficiente; número de eventos por variable; seguimiento completo) Comparación independiente con el patrón de referencia Procedimientos estadísticos de diseño y análisis de resultados correctos (técnicas de derivación; estimadores de validez; métodos de calibración) Validación prospectiva en nuevas muestras de pacientes (estimadores de validez) y análisis del impacto clínico.

5 Estudios de cohortes: Población de estudio Exposición Efecto Cohortes representativas de la población con y sin exposición, con seguimiento suficiente (igual o superior al 80%) y no diferencial. Medición independiente/ciega y válida de exposición y efecto. Control de la relación temporal de los acontecimientos (exposiciónefecto) y de la relación entre nivel de exposición y grado de efecto (dosis-respuesta). Análisis correcto (control de factores de confusión y modificadores de efecto).

6 Estudios de casos y controles: Población de estudio Exposición Efecto Grupo de casos representativo de la población de casos y grupo control representativo del nivel de exposición en la población de la que proceden los casos, sin la enfermedad/efecto de interés, pero en riesgo de tenerlo. Medición válida, independiente/ciega de la exposición Control de la relación temporal de los acontecimientos (exposiciónefecto) y de la relación entre nivel de exposición y grado de efecto (dosis-respuesta). Análisis correcto (control de factores de confusión y modificadores de efecto).

7 Estudios de costes: Pregunta bien definida: Intervenciones o programas evaluados (uno o varios), Tipo de análisis: coste-efectividad, coste-utilidad, coste-beneficio o minimización de costes Perspectiva (paciente, hospital, proveedor o sociedad) Horizonte temporal Análisis basado en estimaciones de efectividad válidas. Análisis basado en estimaciones de costes válidas. Consideración de todas las alternativas, resultados y costes importantes Análisis correcto: Ajustes temporales de los costes (tasa de descuento) Análisis incremental Análisis de sensibilidad (asunciones del modelo).

8 Revisiones Sistemáticas: Objetivos de la revisión bien definidos: Población Intervención: factor de estudio - factor de comparación Medida de resultado Búsqueda bibliográfica exhaustiva (estrategias y fuentes de datos). Adecuados criterios de inclusión y exclusión de estudios (tipos de estudio adecuados) Correcta evaluación de la validez de los estudios incluidos. Análisis correcto de los resultados: Evaluación de la heterogeneidad Correcta combinación de resultados

9 Estudios transversales y series de casos (sin valoración de pruebas diagnósticas): Población diana Exposición o Efecto en estudio Muestra de estudio representativa (procedimientos de selección, criterios de inclusión y exclusión, tamaño muestral). Validez externa. Medición independiente y ciega del factor de exposición o efecto en estudio (instrumentos válidos, homogéneos y objetivos). Validez interna. Presentación completa de los resultados (control de valores perdidos o fuera de rango). Análisis correcto de los resultados (estimaciones adaptadas al tipo de muestreo; control de sesgos).